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1、5GNR干扰评估在5G系统中，ZPCSI-RS资源可用于干扰测量，其实DM-RS和NZPCSI-RS资源也是可用于干扰测量的。UE接收端的干扰测量原则上，有两种类型的干扰估计阶段：1.用于CSl计算，2.用于解调目的。CSI计算所需的测量依赖于UE测量信道和干扰所依赖的gNB调度资源。根据干扰类型，重要的是UE正在执行这些测量的资源。这种信道和干扰测量主要用于导出反馈给gNB的信道质量估计(CQI)。在配置CQI/CSI计算所需的资源时，需要考虑以下几个特征：干扰测量需要描述测量UE所经历的干扰面的最佳特性。在这方面，计算基线/回退CQI至关重要。大多数高级传输方案(如multi-user,m
2、ulti-point)都依赖于gNB中所需的多个CQI假设。这意味着在UE处增加复杂性，以便执行这样的测量以及增加系统资源的消耗。干扰资源需要考虑系统开销。干扰计算精度是另一个重要维度；然而，系统可能通过开环链路自适应机制来补充传输参数的自适应。传统的计算干扰方式为新设计中应该高度重视的内容提供了一些见解。CRS上的干扰计算无法提供UE经历的干扰的准确图像，因为流量负载没有反映在测量中。零功率资源的引入解决了这一问题，但这种概念在多TRP场景中的可扩展性仍不清楚。在解调阶段，接收机处理需要干扰协方差矩阵。需要满足与CSI计算阶段相同的精确干扰估计条件，不同之处在于，在这种情况下，可能无法配置明
3、确的干扰测量资源。实际上，ZPCSI-RS被理解为用于CSI估计，与CSI的干扰估计相比，在解调阶段执行的干扰估计实际上是一个实现特定的问题，后者最终导致CSl精度可测试性。然而，解调性能是确保正确的解调干扰测量的一种方法，但在某种程度上看到了比CSl更遥远的可测试性指标。1.TENAICS的一个示范内容是，主要干扰源的明确信息可能在线性接收机的实现中有很大的用途。然而，网络需要提供关于UE如何能够估计主要干扰源的等效信道的明确信息。这又回到了对干扰测量所需的类似资源的需求，就像CSl计算一样。然而，现在需要注意系统开销，而在CSl反馈中，可以基于ZPCSbRS测量某些类型的干扰,可以在解调中
4、使用现有DMRS进行干扰测量，并且不需要额外的ZPCSbRS配置。5G干扰类型NR面临哪些干扰类型？小区间单用户干扰单用户传输将是NR中非常重要的调度机制。需要准确估计小区间/TRP干扰，并在计算出的CQl中反映相应的业务。从解调的角度来看，粗略的干扰协方差矩阵估计可能就足够了。小区内多用户干扰与LTE相比，NR中可能会在很大程度上使用多用户调度。利用大阵列和窄波束将有助于利用两个或更多用户的至少4层多用户。在这种情况下，似乎需要明确考虑成对ue,这应该反映在计算的CSl中，尤其是在解调阶段。单用户小区间干扰（CoMP）在多TRP部署中，当然需要多重干扰假设。对于传统的COMP来说，二/三级C
5、Sl假设很可能是一个起点。类似的部署可以在6GHz以上发生，其中分布式MlMO传输将需要类似数量的干扰。交叉链路干扰（动态TDD）大多数NR都需要部署TDDo动态TDD需要成为设计的一个组成部分。在交叉链路部署中，至少在OFDMA用于UL传输的情况下，干扰结构更友好。在这种情况下，主要干扰源的识别可能特别重要。类似的干扰测量资源可用于CSl计算和解调。干扰测量资源到目前为止，已经看到了干扰测量的两个重要方面：UE使用干扰估计的方式和NR的干扰场景。干扰测量资源的使用需要具有非常明确但灵活的功能，需要考虑UE的复杂性。主要候选有:ZPCSI-RSNZPCSI-RS、DM-RSoZPCSI-RS具
6、有以下几个特征：在单用户调度中提供基本/回退干扰估计。通过允许受干扰数据信道暴露于“干净”干扰或基站模拟的干扰，在实际干扰估计中提供灵活性。如有必要，可在不同密度下轻松缩放。根据网络协调情况，它们是使目标UE暴露于各种干扰假设的有效且直接的方法它们需要UE中的单一干扰计算方式。与NZPCSI-RS模式相比，ZP资源更自由地使用RE是更好的。更具体地说，ZPCSI-RS模式可以是NZPCSI-RS模式的超集，并允许ZP资源与DMRS.SRS或可用于干扰测量的其他信号重叠。NZPCSI-RS：被配置到UE以便于对干扰传输点进行信道估计。同时，UE可以模拟来自该特定点的干扰。这通常由UE通过模拟各向
7、同性信号来形成干扰假设来完成。在这一点上，利用ZP和NZP资源进行干扰估计的多TRP部署。两种CSI-RS配置的不同资源配置如图1所示。根据ZP和NZP假设，有以下选项：如果使用NZP并应用残差法，则配置数量等于用于UE的CSI-RS配置数量。例如，图1中的CFG-I和CFG-2适用于两个传输点的情况。如果ZP资源被配置用于干扰估计，则有几个选项是可能的：一个选项是仅利用一个干扰配置（CFG-5）来测量外部CoMP测量集的干扰，或者在UE侧模拟精确的COMPYQI连接性，或者允许网络进行相应的CQl近似。另一种选择是（半静态地）向多个CQl连字符发送信号，例如CFG-3、CFG-4和CFG-5
8、,这可以支持DPSw/w。静音连字符，并在每个点反馈多个CQI。TRP1TRP2图1:针对多个CQl假设的ZP和NZPCSI-RS配置。左图：使用干扰仿真的最低配置，右图：基于ZP的干扰测量.DM-RS：DM-RS的一个优点是直接估计主要干扰源的有效信道。ZPCSI-RS无法提供识别主要干扰源的功能，除非对干扰PDSCH进行解码并估计剩余干扰。然而，这是解调需要更多的情况。可以使用两种形式的DM-RSo1 .服务UE的DM-RS：在估计服务DM-RS之后，可以基于其计算剩余干扰。此类估计的质量取决于DM-RS设计。服务UE的DM-RS很可能被屏蔽或与成对UE的DM-RS重叠。后一种情况更有用，
9、因为在DM-RS上计算的残余干扰将捕获干扰信号的特征。2 .干扰UE的DM-RS。在该配置中，IMR允许从干扰UE直接测量DM-RS,这意味着目标UE可以直接获得干扰UE的有效信道。上述备选方案至少有一部分主要要求是：1.配置大量UE时对CoMP部署的支持，2.为MU-MlMO部署提供高级干扰估计，3.为网络协调方案提供主要干扰信息。ZPCSbRS可以实现其中一些目标，但不是全部。在任何情况下，ZPCSI-RS都是一个基本组件。NZPCSI-RS已经为UE配置，从这个角度来看，它是“免费的”。然而，主要的问题是基于各向同性信号的仿真假设。这似乎不能灵活地与定向传输一起扩展，定向传输发生在COM
10、P和6GHz以上基于波束的场景中。这是DM-RS操作具有边缘的点，尤其是使用干扰源的DMFS进行估计的选项。DM-RS可用于解调阶段，因为对干扰源的等效信道的访问更容易，唯一的缺点是这种干扰信息仅在调度阶段可用。请注意，就资源消耗而言，NZPCSI-RS和DM-RS类似，因为资源已配置用于其他目的。事实上，DM-RS具有更轻的开销影响，因为它被调度用于干扰UE。当使用NZPCSI-RS时，例如在图1中的示例中，NZP和ZP配置之间没有重大开销差异，因为基线CQI计算和组外干扰无论如何都需要ZPo在NZPCSI-RS或DM-RS的任一情况下，UE可以获得主要干扰源功率，这有利于以干扰源质量信息的
11、形式反馈给gNBo干扰测量配置利用所讨论的干扰测量资源的灵活性取决于如何定义IMR,以及为干扰估计而配置的所有这些信号。LTE部署之后的一个选项是为ZP和NZPCSI-RS配置相同的资源，因此模式重叠。为了实现DM-RS的利用，一个简单的方法是允许IMR和DM-RS之间的重叠。图2意味着IMR是一种灵活的资源，它可能与ZPCSI-RS重叠（由ZPCSbRS组成），但也与其他信号重叠。UE将配置有IMR,并且在该IMR内将找到测量干扰的必要/各种资源元素，这是ZP、NZPCSI-RS或DM-RSo困2：具有不同干扰测量配置的两个UEPDSCH在图3中，详细说明了UE#2可以估计的干扰类型。在该示
12、例中，UE#1配置有REttl上的dmrs、RE#2上的零功率IMR.RE#3上的数据（位置cl、2、3）。UE#2在RE#1、2、3上配置了三个零功率IMRoUE#2执行以下测量：在REttl上，它基于UE#1的DMR估计UE#1的有效信道；在RE#2上，它估计小区间干扰（不包括来自UE#1的干扰）：在RE#3上，它估计来自UEttl的数据信道的干扰+额外的小区间干扰。系统性能比较SU-MIMO-CQi与用于MU-MIMO配对的基于DMRS的CQL表1中给出的结果考虑了FTPl流量模型、Rel-14FDMIMO码本，而对于MUMIMOCQI,模拟了预调度阶段，模拟了5ms的额外调度延迟。观察到MU-CQI的性能增益，另一方面，其他形式的MU-CQI计算是可能的，包括SU-MIM0-CQI的缩放（如果可用）。表1:基于MUMIMO系统性能ZPCSI-RS和DMRS的CQl计算平均UESE小区边缘UESE中点UESESU-MIM0CQI反馈(5msfeedbackperiod)2.410.481.75SU和M-MIM0CQI反馈(5msfeedbackperiod+5msschedulingdelay2.56(+6.2%)0.53(+10.4%)1.91(+9%)
